| 研究課題/領域番号 |
24K23896
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
1002:人間情報学、応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京都立大学 |
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研究代表者 |
中嶋 大志 東京都立大学, システムデザイン研究科, 助教 (01000380)
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| 研究期間 (年度) |
2024-07-31 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 独立低ランク行列分析 / ブラインド音源分離 / オンライン音源分離 / 音楽情報処理 / 音響信号処理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は，音楽信号をリアルタイムかつ高精度に分離するブラインド音源分離(BSS)手法を確立することである．音声に対しては近年，BSSのリアルタイム化も活発に研究されているが，音楽信号分離は調波成分が互いに重なり合うことから音声信号分離より難しい．これに対し本研究では，バッチ型の音楽信号分離で高い性能を示している独立低ランク行列分析をオンライン化するアプローチをとる．音源モデルの更新には，非負値行列因子分解(ILRMA)のオンラインパラメータ更新則を新たに導出する．シミュレーションによる評価に加え，研究期間中にはリアルタイム音源分離システムを実際に実装し，主観評価実験まで行うことを目指す．
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